lightweight network | BriefGPT

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基于紧凑描述符的图像复制检测的关系性自监督蒸馏
本文提出了一种名为 RDCD 的方法，使用一个轻量级网络和紧凑的描述符，在在线共享平台中用于图像复制检测和版权保护。通过利用关系自监督蒸馏将知识从大型网络转移至小型网络，我们使得训练轻量级网络成为可能，并引入了关系自监督蒸馏和具有硬负损失的
PDFa month ago
一个基于传输映射先验的水下图像增强模型（参数 7K）
基于轻量级选择性注意力网络（LSNet）的高效深度学习模型在水下图像增强方面取得了出色性能，相较于其他基于注意力机制的模型，LSNet 在参数数量和计算资源上均显著减少，并获得了 97% 的峰值信噪比。
PDFa month ago
DarkShot: 用低计算量和高质量照亮暗图像
本文提出了一种轻量级网络，采用 Siamese Self-Attention Block (SSAB) 和 Skip-Channel Attention (SCA) 模块，提高了模型对全局信息的聚合能力，适用于高分辨率图像，并且基于对低光图
PDF6 months ago
现实世界中轻量级的高分辨率主题抠图
为解决现有显著性目标检测（SOD）方法在高分辨率场景中无法同时满足快速推理和准确结果的问题，本文提出了构建高分辨率显著性目标抠图数据集 HRSOM 和轻量级网络 PSUNet 的方法。在单个 640×640 像素图像上运行的推理时间仅为 1
PDF7 months ago
环境轻巧的遥感多任务混合网络：CNN-Transformer 混合框架
提出了 RingMo-lite，一种 RS 多任务轻量级网络，具有 CNN-Transformer 混合框架，通过有效利用 RS 的频域特性优化了解释过程。相比于 RingMo，在各种 RS 图像解释任务中，参数减少了 60% 以上，大多数
PDF10 months ago
Five A + 网络：水下图像增强只需 9K 参数
本文提出了一种名为 Five A+ Network (FA+Net) 的高效且轻量级的实时的水下图像增强网络，具有很高的计算效率和性能，采用两阶段的增强结构和像素关注模式，能够在多个数据集上实现最先进的性能。
PDFa year ago
DIPNet：图像超分辨率的效率蒸馏与迭代剪枝
文章提出了一个新的多阶段轻量级网络增强方法，利用加强的高分辨率输出作为轻量级学生网络的附加监督，进一步简化网络结构并采用有效的轻量级网络训练策略，实现了在 NTIRE 2023 高效超分辨率挑战赛中的最快推理时间，同时保持竞争力超分辨率性能
PDFa year ago
LwPosr：轻量高效的细粒度头部姿态估计
本文提出了一种基于深度可分离卷积和变换器编码器层结构的两个流和三个阶段的轻量级网络 LwPose，用于头部姿势估计 (HPE) 任务，与此前的方法相比，该方法具有更高的效率和更小的空间要求，适用于移动设备。
PDF2 years ago
基于知识蒸馏的高效医学图像分割
我们提出了一种高效的网络结构，通过从训练充分的医学图像分割网络中提炼知识来训练另一个轻量级网络，从而使得轻量级网络在保留其运行效率的同时，显著提高了其分割能力。通过使用我们为医学图像分割量身定制的新颖蒸馏模式，从教师网络向学生网络传递语义区
PDF3 years ago
CSI 反馈中的轻量级卷积神经网络在大规模 MIMO 中的应用
本文提出了一种基于深度学习的信道状态反馈 (CSI) 网络，通过低复杂度轻量级的 CSI 反馈网络实现了有效 CSI 反馈，该网络在重构性能方面表现更好，并且维持了较少的参数和参数复杂度，具有可行性和潜力。
PDF4 years ago
带时间感知网络的快速视频人群计数
本文提出了基于时间感知建模的人群计数方法，使用了一些扩张残差块，并提出了一个轻量级网络来平衡计算成本和表示能力，实验表明该方法在人群计数领域具有显著的优势。
PDF5 years ago
自适应加权学习网络轻量级图像超分辨率
本研究提出了一种自适应加权超分辨率网络（AWSRN），其中包括局部融合块（LFB）和自适应加权多尺度（AWMS）模块，以提高超分辨率任务中的效率和性能。实验结果表明，AWSRN 取得了比当前最先进的方法更好的性能，并且具有轻便的特点。
PDF5 years ago